Tugas Warehouse

Pengolahan data keanggotaan Badan Eksekutif Mahasiswa Jurusan

Disusun Oleh :

M.Jamaluddin - 12043094

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS BHAYANGKARA SURABAYA

2014

1

Pengolahan data keanggotaan Badan Eksekutif Mahasiswa

Jurusan

BAB I

PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG

Dapat melihat bahwa data merupakan suatu bentuk keterangan-keterangan yang

belum diolah atau dimanipulasi sehingga belum begitu berarti bagi sebagian pemakai. Data

yang sederhana seperti Data Badan Eksekutif Mahasiswa Jurusan (BEMJ) misalnya dapat

menghasilkan data yang dapat diolah menjadi lebih baik. Namun data sederhana ini akan

semakin sulit untuk diolah bila data yang diolah terlampau banyak kelak.

Untuk menanggulangi masalah data yang akan semakin banyak dan besar dan

tentunya akan selalu disimpan dari data awal hingga kepengurusan BEMJ yang semakin luas,

dapat dibuat suatu solusi sederhana yaitu membangun sebuah sistem database layana

pengolahan data keanggotaan BEMJ yang bertugas mengolah semua data keanggotaan

BEMJ hingga Program kerja yang telah dilakukan dari BEMJ.

Tugas ini menggunakan dasar dari datawarehouse dan database sederhana untuk

membuat sebuah sistem database layanan pengolahan data keanggotaan BEMJ yang

mempunyai kemampuan untuk melakukan pengolahan data anggota hingga program kerja

yang dilakukan dengan Microsoft Access.

B. RUMUSAN MASALAH

Berdasarkan latar belakang diatas maka dapat dibuat rumusan masalah yaitu: 1. Bagaimana mengolah data pengalaman kegiatan BEMJ secara sederhana dengan

menggunakan Ms. Access

C. BATASAN MASALAH

Adapun batasan masalah dari tugas akhir ini diantaranya adalah : 1. Menggunakan Ms. Access 2003 2. Database tersimpan menjadi satu dalam file access yaitu *.mdb 3. Menampilkan data pengalaman kegiatan 4. Menampilkan pencari pengalaman kegiatan dalam database melalui tampilan

Form serderhana 5. Menampilkan seluruh pengalaman kegiatan BEMJ pada suatu Report

D. TUJUAN

Dari rumusan masalah di atas dapat dijelaskan lagi bahwa tujuan tugas ini yaitu:

1. Database Dapat mengoilah data pengalaman kegiatan BEMJ secara sederhana dengan

menggunakan Ms. Access

2

BAB II

LANDASAN TEORI

Pengertian Data, Informasi dan Database

Menurut Steven Alter, data merupakan fakta,gambar atau suara yang mungkin atau tidak berhubungan atau berguna bagi tugas tertentu.

Menurut McLeod, data terdiri dari fakta-fakta dan angka yang secara relatif tidak berarti bagi pemakai. Sedangkan informasi adalah data yang sudah diproses atau data yang memiliki arti.

Disini kita dapat melihat bahwa data merupakan suatu bentuk keterangan-keterangan yang belum diolah atau dimanipulasi sehingga belum begitu berarti bagi sebagian pemakai. Sedangkan informasi merupakan data yang sudah di olah sehingga memiliki arti.

Dari perkembangan model database, muncullah apa yang disebut dengan data warehouse.

Pengertian Data Warehouse

Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan database relasional yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.

Jadi, data warehouse merupakan metode dalam perancangan database, yang menunjang DSS(Decission Support System) dan EIS (Executive Information System). Secara fisik data warehouse adalah database, tapi perancangan data warehouse dan database sangat berbeda. Dalam perancangan database tradisional menggunakan normalisasi, sedangkan pada data warehouse normalisasi bukanlah cara yang terbaik.

Dari definisi-definisi yang dijelaskan tadi, dapat disimpulkan data warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan untuk query dan analisisis, bersifat orientasi subjek, terintegrasi, time-variant,tidak berubah yang digunakan untuk membantu para pengambil keputusan.

Tugas-tugas Data warehouse

Ada empat tugas yang bisa dilakukan dengan adanya data warehouse Menurut Williams,

keempat tugas tersebut yaitu:

a. Pembuatan laporan

Pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan data warehouse yang paling umum

dilakukan. Dengan menggunakan query sederhana didapatkan laporan perhari,perbulan,

pertahun atau jangka waktu kapanpun yang diinginkan.

b. On-Line Analytical Processing (OLAP)

3

Dengan adanya data warehouse,semua informasi baik detail maupun hasil summary yang

dibutuhkan dalam proses analisa mudah didapat.

OLAP mendayagunakan konsep data multi dimensi dan memungkinkan para pemakai

menganalisa data sampai mendetail, tanpa mengetikkan satupun perintah SQL. Hal ini

dimungkinkan karena pada konsep multi dimensi, maka data yang berupa fakta yang sama

bisa dilihat dengan menggunakan fungsi yang berbeda. Fasilitas lain yang ada pada sofware

OLAP adalah fasilitas rool-up dan drill-down. Drill-down adalah kemampuan untuk melihat

detail dari suatu informasi dan roll-up adalah kebalikannya.

c. Data mining

Data mining merupakan proses untuk menggali(mining) pengetahuan dan informasi baru

dari data yang berjumlah banyak pada data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan

buatan (Artificial Intelegence), statistik dan matematika. Data mining merupakan teknologi

yang diharapkan dapat menjembatani komunikasi antara data dan pemakainya.

Beberapa solusi yang diberikan data mining antara lain :

1. Menebak target pasar

Data mining dapat mengelompokkan (clustering) model-model pembeli dan melakukan

klasifikasi terhadap setiap pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pemebeli

sesuai dengan karakteristik yang diinginkan.

2. Melihat pola beli dari waktu ke waktu

Data mining dapat digunakan untuk melihat pola beli dari waktu ke waktu.

3. cross-market analysis

Data mining dapat dimanfaatkan untuk melihat hubungan antara satu produk dengan

produk lainnya.

4. Profil pelanggan

Data mining bisa membantu pengguna untuk melihat profil pembeli sehingga dapat

diketahui kelompok pembeli tertentu cenderung kepada suatu produk apa saja.

5. Informasi summary

Data mining dapat membuat laporan summary yang bersifat multi dimensi dan

dilengkapi dengan informasi statistik lainnya.

d. Proses informasi executive

Data warehouse dapat membuat ringkasan informasi yang penting dengan tujuan membuat

keputusan bisnis, tanpa harus menjelajahi keseluruhan data. Dengan menggunakan data

4

warehouse segala laporan telah diringkas dan dapat pula mengetahui segala rinciannya

secara lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan. Informasi dan data

pada laporan data warehouse menjadi target informative bagi user.

Struktur Data Warehouse

Seperti yang kita lihat sebelumnya pada arsitektur data warehouse, ada beberapa struktur

yang spesifik terdapat pada bagian warehouse manager. Bagian tersebut merupakan struktur data

warehouse.

Menurut Poe, Vidette, data warehouse memiliki struktur yang spesifik dan mempunyai

perbedaan dalam tingkatan detail data dan umur data.

Komponen dari struktur data warehouse adalah:

Current detail data

Current detail data merupakan data detil yang aktif saat ini,mencerminkan keadaan

yang sedang berjalan dan merupakan level terendah dalam data warehouse. Didalam area

ini warehouse menyimpan seluruh detail data yang terdapat pada skema basis data. Jumlah

data sangat besar sehingga memerlukan storage yang besar pula dan dapat diakses secara

cepat. Dampak negatif yang ditimbulkan adalah kerumitan untuk mengatur data menjadi

meningkat dan biaya yang diperlukan menjadi mahal.

5

Berikut ini beberapa alasan mengapa current detail data menjadi perhatian utama :

1. Menggambarkan kejadian yang baru terjadi dan selalu menjadi perhatian utama

2. Sangat banyak jumlahnya dan disimpan pada tingkat penyimpanan terendah.

3. Hampir selalu disimpan dalam storage karena cepat di akses tetapi mahal dan

kompleks dalam pengaturannya.

4. Bisa digunakan dalam membuat rekapitulasi sehingga current detail data

harus akurat.

Older detail data

Data ini merupakan data historis dari current detail data, dapat berupa hasil

cadangan atau archive data yang disimpan dalam storage terpisah. Karena bersifat

back-up(cadangan), maka biasanya data disimpan dalam storage alternatif seperti

tape-desk.

Data ini biasanya memilki tingkat frekuensi akses yang rendah. Penyusunan

file atau directory dari data ini di susun berdasarkan umur dari data yang bertujuan

mempermudah untuk pencarian atau pengaksesan kembali.

Lighlty summarized data

Data ini merupakan ringkasan atau rangkuman dari current detail data. Data

ini dirangkum berdasar periode atau dimensi lainnya sesuai dengan kebutuhan.

Ringkasan dari current detail data belum bersifat total summary.Data-data ini

memiliki detil tingkatan yang lebih tinggi dan mendukung kebutuhan warehouse

pada tingkat departemen. Tingkatan data ini di sebut juga dengan data mart. Akses

terhadap data jenis ini banyak digunakan untuk view suatu kondisi yang sedang

atau sudah berjalan.

Highly summarized data

Data ini merupakan tingkat lanjutan dari Lightly summarized data, merupakan

hasil ringkasan yang bersifat totalitas, dapat di akses misal untuk melakukan analisis

6

perbandingan data berdasarkan urutan waktu tertentu dan analisis menggunakan

data multidimensi.

Metadata

Metadata bukan merupakan data hasil kegiatan seperti keempat jenis

data diatas. Menurut Poe, metadata adalah ‘data tentang data’ dan

menyediakan informasi tentang struktur data dan hubungan antara struktur

data di dalam atau antara storage(tempat penyimpanan data).

Metadata berisikan data yang menyimpan proses perpindahan data

meliputi database structure,contents,detail data dan summary data,

matrics,versioning, aging criteria,versioning, transformation criteria.

Metadata khusus dan memegang peranan yang sangat penting dalam data

warehouse.

Metadata sendiri mengandung :

Struktur data

Sebuah direktori yang membantu user untuk melakukan analisis Decission

Support System dalam pencarian letak/lokasi dalam data warehouse.

Algoritma

Algoritma digunakan untuk summary data. Metadata sendiri merupakan

panduan untuk algoritma dalam melakukan pemrosesan summary data antara

current detail data dengan lightly summarized data dan antara lightly

summarized data dengan hightly summaried data.

Mapping

Sebagai panduan pemetaan(mapping) data pada saat data di transform/diubah

dari lingkup operasional menjadi lingkup data warehouse.

Model untuk Data Warehouse

Berikut di bawah ini adalah penjelasan dari model untuk data warehouse. Model Dimensional

Model dimensional merupakan rancangan logikal yang bertujuan untuk

menampilkan data dalam bentuk standar dan intuitif yang memperbolehkan akses dengan

performa yang tinggi.

7

Model dimensional menggunakan konsep model hubungan antar entity (ER) dengan

beberapa batasan yang penting. Setiap model dimensi terdiri dari sebuah tabel dengan

sebuah komposit primary key, disebut dengan table fakta, dan satu set table yang lebih

kecil disebut table dimensi. Setiap table dimensi memiliki sebuah simple primary key yang

merespon tepat pada satu komponen primary key pada tabel fakta. Dengan kata lain

primary key pada table fakta terdiri dari dua atau lebih foreign key. Struktur karakteristik

ini disebut dengan skema bintang atau join bintang.

Fitur terpenting dalam model dimensional ini adalah semua natural keys diganti

dengan kunci pengganti(surrogate keys). Maksudnya yaitu setiap kali join antar table fakta

dengan table dimensi selalu didasari kunci pengganti. Kegunaan dari kunci pengganti

adalah memperbolehkan data pada data warehouse untuk memiliki beberapa kebebasan

dalam penggunaan data, tidak seperti halnya yang diproduksi oleh sistem OLTP.

Sebuah sistem OLTP memerlukan normalisasi untuk mengurangi redudansi, validasi

untuk input data, mendukung volume yang besar dari transaksi yang bergerak sangat

cepat. Model OLTP sering terlihat seperti jaring laba-laba yang terdiri atas ratusan bahkan

ribuan tabel sehingga sulit untuk dimengerti.

Sebaliknya, dimension model yang sering digunakan pada data warehouse adalah

skema bintang atau snowflake yang mudah dimengerti dan sesuai dengan kebutuhan

bisnis, mendukung query sederhana dan menyediakan performa query yang superior

dengan meminimalisasi tabel-tabel join. Berikut contoh perbandingan diagram antara

model data OLTP dengan dimension table data warehouse :

8

Model data OLTP

Dimension Model

9

Schema Bintang

Skema bintang merupakan struktuk logikal yang memiliki tabel fakta yang terdiri atas

data faktual ditengahnya, dan dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data.

Jenis-jenis Skema Bintang

1. Skema bintang sederhana

Dalam skema ini, setiap table harus memiliki primary key yang terdiri dari

satu kolom atau lebih.

Primary key dari table fakta terdiri dari satu atau lebih foreign key.Foreign

key merupakan primary key pada table lain.

10

2. Skema bintang dengan banyak table fakta

Skema bintang juga bisa terdiri dari satu atau lebih table fakta. Dikarenakan

karena table fakta tersebut ada banyak, misalnya disamping penjualan terdapat

table fakta forecasting dan result. Walaupun terdapat lebih dari satu table fakta,

mereka tetap menggunakan table dimensi bersama-sama.

Adapun ketentuan dalam pembacaan skema bintang adalah :

Bagian yang ada di bawah judul tabel merupakan kolom-kolom tabel tersebut

Primary key dan Foreign key diberi kotak

Primary key diarsir sedang Foreign key yang bukan primary tidak

11

Foreign key yang berhubungan ditunjukkan dengan garis yang menghubungkan

tabel.

Kolom yang bukan kunci disebut kolom data pada table fakta dan atribut pada

table dimensi

Snowflake Schema

Merupakan varian dari skema bintang dimana table-table dimensi tidak terdapat

data yang di denormalisasi. Dengan kata lain satu atau lebih table dimensi tidak

bergabung secara langsung kepada table fakta tapi pada table dimensi lainnya.

Sebagai contoh, sebuah dimensi yang mendeskripsikan produk dapat dipisahkan

menjadi tiga table (snowflaked) seperti contoh dibawah ini :

Snowflake Schemes

Pemrograman database

Pemrograman database adalah pembuatan program (aplikasi) yang melibatkan

database sebagai penyimpan datanya. Pemrograman database dilakukan untuk membuat

aplikasi database. Di dalam aplikasi database terdapat form untuk menginputkan data, form

transaksi, report/laporan, beserta databasenya. Pemrograman database ini dapat

menggunakan banyak tool seperti Visual Basic dengan Ms. Access, Visual basic dengan SQL

Server, Visual Foxpro, Ms. Access dan lain-lain. Ms. Access sendiri selain untuk menangani

database juga dapat digunakan untuk membangun aplikasi database.Biasanya Ms. Access

12

hanya digunakan untuk menyimpan database. Untuk membuat aplikasi database kita

memerlukan bahasa pemrograman lain seperti visual basic. Pembuatan form entri, form

transaksi dan report/laporan dilakukan di visual basic, sementara access digunakan untuk

menyimpan data yang diinputkan maupun data yang akan disajikan ke user saja. Dapat

diilustrasikan sebagai berikut :

Gambar . Aplikasi Database dibentuk dari Visual Basic + Ms. Access.

Access mempunyai bermacam-macam objek seperti table, query, form, maupun report.

Dengan objek-objek ini ms. access dapat digunakan untuk membuat aplikasi database. Semua

form maupun report dibuat di ms Access dengan menggunakan objek access tersebut. Yang

akan di bahas dalam modul ini adalah access untuk membuat aplikasi database. Disini dapat

diilustrasikan bahwa : Aplikasi Database hanya dibentuk dengan Ms. Access saja. DBMS lain

yang dapat digunakan untuk membuat aplikasi database antara lain : Visual Foxpro, Oracle,

Foxbase, Dbase, Paradox dan sebagainya

Pengertian dari istilah ``database'' adalah kumpulan dari tabel- tabel data yang saling

berelasi. Sedangkan database pada Access lebih dari sekedar data. Selain tabel, sebuah file

database Access juga berisi bermacam-macam obyek database yang lain diantaranya:

• Queri untuk mengorganisasi data,

• Forms untuk berinteraksi dengan data pada layar,

• Reports untuk mencetak hasil,

• Macros dan program Visual Basic untuk memperluas fungsionalitas dari aplikasi

database.

Semua obyek ini disimpan dalam file <filename>.mdb. Istilah ``database'' mengandung arti

berbeda tergantung pada tipe DBMS yang digunakan. sebuah file database (<filename>.dbf)

berisi table tunggal. Forms dan reports juga disimpan dalam satu file dengan ekstensi yang

berbeda. Access juga menyimpan semua obyek database (tables, queries, forms, reports, dll)

dalam satu file aplikasi tunggal yang memiliki ekstensi *.mdb.

13

Didalam Ms. Access terdapat beberapa objek yang saling berkaitan satu sama lain. Semua

objek tersebut akan digunakan untuk menyusun sebuah aplikasi database yang dapat

membantu mempermudah pekerjaan pemakai.

Gambar. Bar Objek di Ms. Access

Objek yang terdapat dalam Ms. Access adalah :

14

Konvensi Penamaan Untuk Obyek Database

beberapa batasan penamaan untuk suatu obyek dalam Access. Tidak boleh ada obyek

yang bernama sama dalam Access. Semisal nama tabel BackOrders sama dengan nama queri

BackOrders. Kita bisa memberi nama yang lain untuk queri tersebut, semisal qryBackOrders,

untuk membedakan tabel dan queri. Berikut ini memberi saran contoh penamaan untuk obyek

database dalam Access :

Tabel 1.2 Konvensi Penamaan Objek Dalam Database M.Acces

15

BAB III

METODE REKAYASA

A. SKEMA DATABASE

Berikut skema tahap perancangan dalam pembuatan database.

Pengalaman

kegiatanAnggota

Program

kerja

Pengalaman

organisasidepartement LPJ

memiliki

memiliki

mempunyai

terdapat

memiliki

mempunyai

No_kegiatan

nama

jabatan

tahun

Kode_anggota

No_orgn

nama

jabatan

tahun

Kode_anggota Kode_LPJhasil

kendala

Kode_proker

nama

Tgl_kegiatan

tempat

Kode_LPJ

Kode_anggota

Kode_departement

Kode_departement

nama

kodeanggota

NIM

nama

angkatan

jurusan

asal

tgllahir

sex

agama

alamatsekarang

telepon

motto

foto

jabatan

Kode_departement

Gambar. ERD

Perumusan masalah

Rumusan masalah dalam masalah ini adalah :

1. Bagaimana mengolah data keanggotaan BEMJ secara sederhana dengan

menggunakan Ms. Access

Pengumpulan data

16

Pengumpulan data dilakukan dengan mencari dan mengumpulkan data-data

kemudian diolah agar dapat dijadikan sebagai acuan dalam melakukan

pembuatan database.

Analisa dan proses

Analisa merupakan sebuah cara untuk menentukan bagaimana merancnag

database untuk mengolah data anggota BEM-J. Proses berisi tentang langkah

kerja dari pembuatan sistem, mulai dari perencanaan, implementasi prosedur

operasi dan pengujian analisa kerja.

Pengujian

Pengujian hasil analisa yang dilandasi dengan data-data yang telah

dikumpulkan serta pengamatan langsung dilapangan yaitu melakukan

pengujian terhadap sistem database apakah dapat berfungsi sebagaimana

dengan yang diinginkan agar dapat digunakan untuk menarik kesimpulan.

apabila dari pengujian tersebut telah sesuai dengan analisa yang dibutuhkan

maka selanjutnya bisa dijadikan acuan untuk menarik kesimpulan. tetapi

apabila hasil dari pengujian tidak sesuai maka pengujian tersebut harus

diulangi pada proses pengumpulan data.

Sesuai

Apakah hasilnya dapat mengolah data keanggotaan BEMJ secara sederhana

dengan menggunakan Ms. Access

B. ANALISA

Perancangan database nantinya dapat melakukan penyimpanan data dari menu

form yang telah disajikan pada menu utama dan data akan tersimpan pada tabel

database. Pembentukan query dalam database digunakan untuk memanggil data

tertentu sesuai dengan hasil query yang akan dihasilkan. Dari database tabel dan

query akan dibentuk suatu form yang akan menyajiakan tampilan pemasukkan data

17

ke dalam tabel database. Serta nantinya aka nada laporan tentang data dari

keanggotaan BEM-J dalam bentuk report.

C. PERANCANGAN SISTEM

Dalam pembuatan database BEMJ ini menggunakan Ms.Access versi 2003 sebagai

media penyimpanan data-data keanggotaannya. Berikut kebutuhan system di

dalamnya :

1. Database terdiri dari beberapa table diantaranya : table anggota, table

department, table LPJ, table Pengalaman kegiatan, table pengalaman organisasi,

table program kerja

2. Dengan proses query : asal anggota, daftar non staf, daftar department, anggota

department, daftar non department, search anggota, jumlah anggota per

department, daftar anggota perdeparttement, daftar anggota berdasarkan

angkatan, cari anggota

3. Dengan form : menu utama, form anggota, form anggota department, form cari

anggota, form dafatar anggota berdasarkan angkatan, form angota berdasarkan

angkatan, form daftar department, form daftar kepala department, form detail

anggota, form jumlah anggota per department

4. Dengan report : daftar anggota, daftar department, daftar alamat anggota

(berdasarkan asal), daftar anggota per department, daftar jumlah anggota

perdepartement, dafatra anggoat non staf, daftar kepala departement

18

D. DASAIN SISTEM

Berikut dasain database dari BEM-J dalam bentuk relationship :

Gambar. Relasi antar tabel data BEM-J

Dari hubungan antar table di atas dapat dijelaskan bahwa dari tabel anggota akan

terkoneksi dengan tabel pengalaman kegiatan, tabel pengalaman organisasi, tabel

department, tabel proker, tabel LPJ.

Tabel anggota dimana nantinya tiap anggota akan memiliki satu department,

sedangkan untuk anggota pengurus tidak menjabat di department.

19

E. PERANCANGAN SISTEM DATABASE BEM-J

1. Pembuatan tabel

Pembuatan database baru di ms.access 2003, dengan cara :

Klik file > new > pilih blank data base

Dan muncul gambar seperti dibawah ini :

Buat tabel baru dengan klik menu new, lalu buat field sesuai dengan ketentuan

seperti gambar di bawah, dan save dengan nama yang sesuai.

Field dari tabel anggota dengan nama tabel tbAnggota.

Field dari tabel department dengan nama tabel tbDepartment.

20

Field dari tabel LPJ dengan nama tabel tbLPJ.

Field dari tabel pengalaman kegiatan dengan nama tabel tbPeng_Kegiatan.

Field dari tabel pengalaman organisasi dengan nama tabel tbPeng_Organisasi.

Field dari tabel Program kerja dengan nama tabel tbProker.

Untuk tabel tambahanya adalah :

Field dari tabel agama dengan nama tabel agama

21

Field dari tabel hasil LPJ dengan nama tabel hasilLPJ

Field dari tabel jabatan dengan nama tabel jabatan

Field dari tabel jurusan/prodi dengan nama jurusan/prodi

Field dari tabel sex dengan nama tabel sex

Sehingga menghasilkan output seperti di bawah ini :

22

2. Pembuatan relasi tabel

Menghubungkan data antar tabel dengan cara ke menu relationship

Hingga muncul windows relationship seperti di bawah ini

Dillanjutka n dengan memasukkan tabel dengan cara klik kanan pada window relationship,

lalu pilih show tabel hingga keluar window show tabel.

Blok seluruh tabel dan tekan tombol add.

Setelah itu hubungkan semua tabel dengan cara drag salah satu field dari tabel ke field dari

tabel yang ingin dihubungkan. Sehingga menghasilkan seperti di bawah ini

23

Gambar. Hasil relasi yang telah diatur antar tabel

24

3. Pembuatan query tabel

Buat query dengan cara klik new pada menu object pada query.

Buat beberapa query dengan perintah SQL berikut.

Query pengalaman kegiatan

SELECT tbPeng_Kegiatan.Jabatan, tbPeng_Kegiatan.Nama,

tbPeng_Kegiatan.Tahun

FROM tbPeng_Kegiatan

ORDER BY tbPeng_Kegiatan.Nama;

Query parameter pengalaman kegiatan berdasarkan nama kegiatan

SELECT tbPeng_Kegiatan.Nama, tbPeng_Kegiatan.Jabatan,

tbPeng_Kegiatan.Tahun, tbPeng_Kegiatan.Kode_Anggota

FROM tbPeng_Kegiatan

WHERE (tbPeng_Kegiatan.Nama) Like "*"+[Ketik nama yang akan

dicari :]+"*";

Query parameter pengalaman kegiatan berdasarkan tahun dilaksanakannya kegiatan

SELECT tbPeng_Kegiatan.Nama, tbPeng_Kegiatan.Jabatan,

tbPeng_Kegiatan.Tahun, tbPeng_Kegiatan.Kode_Anggota

FROM tbPeng_Kegiatan

WHERE (tbPeng_Kegiatan.Tahun) Like "*"+[Ketik tahun yang akan

dicari :]+"*";

Hingga terbentuk query seperti dibawah ini

25

4. Pembuatan report

Buat report dengan cara klik new pada menu object pada report.

Klik Report > New

Lalu klik combo box dan pilih table atau query yang akan dibuat report lalu klik Ok

26

Masukkan field yg di inginkan untuk ditampilkan pada report

Hasil report yang sudah jadi

27

Hasil dari semua output report yang telah dibuat

28

5. Membuat Form

Berikut cara membuat form Klik Form > New hingga muncul window New Form

seperti gambar berikut

Setelah ini pilih combo box untuk memilih table atau query yang akan dijadikan

formlalu klik OK seperti gambar berikut

29

Maka hasilnya seperti berikut, lalu masukkan field yang di inginkan lalu klik Finish

Hasil output dari pembuatan form

30

Berikut beberapa contoh dari form yang telah dibuat

31

6. Membuat Chart

Klik Form > New >Chart wizard seperti gambar dibawah ini

Lalu pilih table atau query yang akan dijadikan chart lalu klik Ok. Untuk lebih

jelasnya lihat gambar berikut

32

Setelah itu masukkan fields apa saja yang di inginkan untuk dijadikan chart lalu

klik Next. Untuk jelasnya lihat gambar dibawah ini

Maka akan muncul gambar seperti berikut, lalu pilih chart mana yang di inginkan

33

Hasil Chart seperti gambar berikut

Jika di klik Chart maka akan muncul datasheet seperti gambar berikut